DOĞRUSAL ENTERPOLASYON – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma
TERAZİ SEÇME
Bir grafik oluştururken, bağımlı ve bağımsız değişkenler için mantıklı ölçekler seçmek önemlidir. Her iki ölçek gerekenden çok daha büyük bir değer aralığını kapsıyorsa, grafiğin çözünürlüğü (detayı) zayıf olacaktır. Her iki ölçek de yeterince geniş bir aralığa sahip değilse, tüm işlevi göstermek için yeterli alan olmayacaktır; bazı değerler “kesilecek” olacaktır.
PROBLEM 1-6
Şekil 1-12, belirli bir iş haftasında her gün hasta arayan iş gücü yüzdesini gösteren varsayımsal bir çubuk grafiktir. Bu grafikte bir sorun varsa ne?
ÇÖZÜM 1-6
Yatay ölçek çok fazla büyük. Grafikteki değerleri tespit etmeyi zorlaştırır. Yatay ölçeğin yalnızca% 0 ila% 10 aralığında değerler göstermesi daha iyi olur. Grafik, her çubuğun sağ tarafında yüzde sayıları listeleyerek de geliştirilebilir.
PROBLEM 1-7
Şekil 1-12’de gösterilen yüzde değerlerine ne oluyor? Değerlerin toplamının% 100 olmadığı açıktır. Değil mi?
ÇÖZÜM 1-7
Hayır. Öyle olsaydı, bu bir tesadüf olurdu (ve o hafta boyunca o şehirdeki iş gücünün tutumuna kötü bir yansıma). Bu, bir çubuk grafikteki yüzdelerin toplamının% 100 olmak zorunda olmadığı bir durumdur. Eğer herkes bütün hafta boyunca her gün işe gelseydi, yüzdelerin toplamı 0 olurdu ve Şekil 1-12 hiç çubuk göstermeden tamamen meşru olurdu.
İnce Ayarlar, Trendler ve Korelasyon
Grafikler ” ince ayar ” ile yaklaştırılabilir veya değiştirilebilir. Eğilimler ve korelasyon gibi belirli özellikler de not edilebilir. İşte birkaç örnek.
Doğrusal interpolasyon formülü
Doğrusal interpolasyon hesaplayıcı
Enterpolasyon yöntemi
Doğrusal İnterpolasyon nedir
Excelde enterpolasyon Hesabı nasıl yapılır
Lagrange interpolasyonu MATLAB
İNTERPOLASYON programi
Casio fx 82es enterpolasyon
DOĞRUSAL ENTERPOLASYON
Enterpolasyon terimi ” arasına koymak ” anlamına gelir. Bir grafik eksik olduğunda, grafiğin eksiksiz görünmesini sağlamak için tahmini veriler boşluklara yerleştirilebilir. Şekil 1-13’te bir örnek gösterilmektedir. Bu, Şekil 1-6’daki varsayımsal Y hissesinin fiyatının bir grafiğidir, ancak öğlen saatlerinde bir boşluk vardır. O saatte hisse senedi fiyatına tam olarak ne olduğunu bilmiyoruz, ancak grafiği doğrusal enterpolasyon kullanarak doldurabiliriz. Boşluğun uç noktaları arasına düz bir çizgi yerleştirilir ve ardından grafik tamamlanmış görünür.
Doğrusal enterpolasyon hemen hemen her zaman biraz yanlış bir sonuç üretir. Ancak bazen hiçbir veriye sahip olmamaktansa bir yaklaşıma sahip olmak daha iyidir. Şekil 1-13’ü Şekil 1-6 ile karşılaştırın ve bu durumda doğrusal enterpolasyon hatasının önemli olduğunu görebilirsiniz.
EĞRİ UYDURMA
Eğri uydurma, bir noktadan noktaya grafiğe yaklaşmak veya sürekli bir eğri gibi görünmesini sağlamak için bir veya daha fazla boşluk içeren bir grafiği doldurmak için sezgisel bir şemadır. Şekil 1-14, eğri uydurma ile oluşturulan yarım saatlik aralıklarla belirlenen noktalara dayanan varsayımsal Stok Y fiyatının yaklaşık bir grafiğidir. Burada, an-an hisse senedi fiyatı kesikli çizgi ile gösterilir ve yarım saatlik aralıklara göre uydurulmuş eğri, düz çizgi ile gösterilir. Takılan eğri, her an gerçek hisse senedi fiyatını tam olarak temsil etmez, ancak çoğu zaman yaklaşır.
Eğri uydurma, değerler giderek daha sık aralıklarla belirlendiğinden giderek daha doğru hale gelir. Değerler sık sık belirlendiğinde, bu şema Şekil 1-15’teki örnekte gösterildiği gibi büyük hatalara tabi olabilir.
EKSTRAPOLASYON
Ekstrapolasyon terimi ” dışında koymak ” anlamına gelir. Bir fonksiyon, zamanın bağımsız değişken olduğu sürekli eğri grafiğine sahip olduğunda, ekstrapolasyon kısa vadeli tahminle aynı şeydir. Şekil 1-16’da iki örnek gösterilmektedir.
Şekil 1-16A’da, varsayımsal Hisse Senedi X’in fiyatı öğleden sonra 2: 00’ye kadar çizilir ve ardından geçmiş performansına dayalı olarak gelecekteki bir saat için fiyatını tahmin etmeye çalışılır. Bu durumda, en basit biçim olan doğrusal ekstrapolasyon kullanılır. Eğri, düz bir çizgi olarak ileriye doğru yansıtılır. Bu grafiği Şekil 1-6 ile karşılaştırın. Bu durumda, doğrusal ekstrapolasyon oldukça iyi çalışır.
Şekil 1-16B, saat 14: 00’e kadar çizilen varsayımsal Stok Y’nin fiyatını gösterir ve sonraki saat için davranışını tahmin etmek amacıyla doğrusal ekstrapolasyon kullanılır. Bu grafiği Şekil 1-6 ile karşılaştırarak görebileceğiniz gibi, bu senaryoda doğrusal ekstrapolasyon iyi çalışmaz.
Ekstrapolasyon en iyi bilgisayarlar tarafından yapılır. Makineler, insanların gözden kaçırdığı işlevlerin ince özelliklerini fark edebilir. Bazı grafiklerin tahmin edilmesi kolaydır, bazıları ise değildir. Genel olarak, bir eğri daha karmaşık hale geldikçe, ekstrapolasyon daha fazla hataya maruz kalır. Ayrıca, belirli bir eğri için ekstrapolasyonun kapsamı (veya mesafesi) arttıkça, doğruluk azalır.
TRENDLER
Bağımsız değişkenin değeri arttıkça, bağımlı değişkenin değeri hiçbir zaman daha büyük (veya daha pozitif) büyümezse, bir işlevin artmadığı söylenir. Bir fonksiyondaki bağımlı değişken, bağımsız değişkenin değeri arttıkça asla küçülmezse (veya daha fazla negatif), fonksiyonun azalmadığı söylenir.
Şekil 1-17’deki kesikli eğri, fiyatı dikkate alınan dönem boyunca asla yükselmeyen varsayımsal bir Stok Q’nun davranışını gösterir. Bu işlev artmaz. Katı eğri, fiyatı dönem boyunca asla düşmeyen varsayımsal bir Hisse Senedi R’yi gösterir. Bu işlev azalmaz.
Bazen aşağı doğru eğilimli ve yukarı doğru eğilimli terimler grafikleri tanımlamak için kullanılır. Bu terimler özneldir; farklı insanlar onları farklı yorumlayabilir. Herkes, Şekil 1-17’deki Stok Q’nun aşağı doğru, Hisse R ise yükselişe geçtiği konusunda hemfikirdir. Ancak bir dönem içinde birkaç kez yükselip düşen bir hisse senedini bu açıdan tanımlamak daha zor olabilir.
İLİŞKİ
Dağılım grafikleri veya dağılım grafikleri olarak adlandırılan özel grafikler, değerler sınırlı sayıda deneysel örnekten elde edildiğinde iki değişkenin değerleri arasındaki korelasyonun kapsamını gösterebilir.
Genelde bir değişkenin değeri arttıkça, diğerinin değeri de genellikle artarsa, korelasyon pozitif kabul edilir. Tersi doğruysa – bir değişkenin değeri genellikle diğeri genel olarak azaldıkça artar – korelasyon negatif kabul edilir. Noktalar rastgele olarak grafiğin her tarafına dağılmışsa, korelasyon 0 olarak kabul edilir.
Şekil 1-18, beş dağılım grafiği örneğini gösterir. A’da korelasyon 0’dır. B ve C’de korelasyon pozitiftir. D ve E’de korelasyon negatiftir. Korelasyon mevcut olduğunda, noktalar iyi tanımlanmış bir yol boyunca kümelenme eğilimindedir. Bu örneklerde yollar düz çizgilerdir, ancak bazı durumlarda eğriler olabilirler. Dağılım grafiğindeki noktalar düz bir çizgi boyunca ne kadar yakınsa korelasyon o kadar güçlüdür.
Casio fx 82es enterpolasyon Doğrusal interpolasyon formülü Doğrusal interpolasyon hesaplayıcı Doğrusal İnterpolasyon nedir Enterpolasyon yöntemi Excelde enterpolasyon Hesabı nasıl yapılır İNTERPOLASYON programi Lagrange interpolasyonu MATLAB